STATISTIK-FORUM.de

[AnKa]

Hallo zusammen,
ich würde gerne, da üblich, eine Auswertung mit der negativen binomialen Regression rechnen. Bin aber nur bedingt mit dem Verfahren vertraut und die Bedingungen/Voraussetzungen für dieses Verfahren sind mir auch nicht so bekannt bzw. diese kann ich nirgends finden. Vielleicht kann mir ja hier jemand weiterhelfen.

Unsere Fragestellung für eine Interventionsstudie lautet wie folgt:
Gibt es einen signifikanten Unterschied in der Sturzzahl im Untersuchungszeitraum von 12 Monaten in Abhängigkeit von der Interventionsgruppe sowie den Kovariaten mentale Ressourcen, physische Ressourcen, und kognitive Ressourcen.
Ich möchte gerne herausfinden, welche der Ressourcen (Prädiktoren) wichtig für eine geringe Sturzzahl sind.
In der Literatur wird für diese Fragestellung üblicherweise die negative binomiale Regression durchgeführt und empfohlen.

Die Variablen sind:
AV: Anzahl der Stürze im Untersuchungszeitraum von 12 Monaten
Faktor: Untersuchungsgruppe (EG1, n=25; EG2, n=21; EG3, n=20, KG, n=21)
Kovariaten
mentale Ressourcen (5 Intems), physische Ressourcen (12 Items), kognitive Ressourcen (8 Items)

Alter
Geschlecht
Stürze im Jahr vor der Intervention

Zudem gibt es natürlich die Differenzwerte von MZP1 zu MZP4


Bin über jeden Tipp und Info dankbar.

Beste Grüße rundum
AnKa

[Holgonaut]

Hi,

das übergeordnete Thema heißt bei dir "count regression", siehe

Gardner, W., Mulvey, E. P., & Shaw, E. C. (1995). Regression analyses of counts and rates: Poisson, overdispersed poisson, and negative binomial models. Psychological Bulletin, 118(3), 392-404.

Atkins, D. c., & Gallop, R. G. (2007). Rethinking how family researchers model infrequent outcomes: A tutorial on count regression and zero-inflated models. Journal of Family Psychology, 21(4), 726-735.

Delucchi, K. L., & Bostrom, A. (2004). Methods for analysis of skewed data distributions in psychiatric clinical studies: Working with many zero values. American Journal of Psychiatry, 161(7), 1159-1168.

Lachenbruch, P. A. (2002). Analysis of data with excess zeros. Statistical Methods in Medical Research, 11, 297-302.

Grüße
Holger

[yantre]

Hallo,

ich habe ebenfalls eine Frage zur Verwendung der negativen binomialen Regression.
Also Vorteil der NBR gegenüber der Poisson Regression wird oft gennant, dass die NBR eine eventuelle "Überstreuung" der Daten berücksichtigt.
Überstreuung gilt, sobald die Varianz größer ist als der Mittelwert bzw. Durchschnitt.

Aber bezieht sich so eine Überstreuung nur auf die unabhängigen Variablen oder auch auf die abhängigen Variablen oder auf beide?
In meinen Datenset ist nur die abhängige Variable (Anzahl der Patente, couting variable) überstreuut (Varianz>Mittelwert), die unabhängigen Variablen (dummy/binäre variablen) nicht.

Ist diese Überstreuung (der abhängigen Variable) nun ein Hauptargument, die NBR anstatt der Poisson Regression zu verwenden?

Vielen Dank für eure Hilfe! Ich hoffe ich habe mich einigermaßen verständlich ausgedrückt

[Holgonaut]

Hi,

Überstreeung bezieht sich auf die AV, die eine count-Variable ist.

Um zu checken, ob eine NBR Vorteile bringt, kannst du beide Modelle vergleichen.

Hier ein super paper, das alle Aspekte von count-Regression mit R illustriert (auch den o.g. Vergleich):

http://www.jstatsoft.org/v27/i08/paper/

Gruß
Holger

[aguila 79]

Hallo,

ich hätte dazu ebenfalls eine Frage. Ich würde gerne wissen wie ich eine Negative binomiale Regression mit PAWS rechne?

Danke im voraus.

Lg

[aguila 79]

Hallo again,

ich habe selbst die Antwort gefunden. Falls jemand ebenfalls Hilfe sucht hier zwei links

http://www.ats.ucla.edu/stat/spss/dae/neg_binom.htm
http://www.youtube.com/watch?v=mt2IPJ4QoH8

LG